- 深度强化学习算法在金融交易决策中的优化应用【附数据】
算法与数据
算法
金融数据分析与建模专家金融科研助手|论文指导|模型构建✨专业领域:金融数据处理与分析量化交易策略研究金融风险建模投资组合优化金融预测模型开发深度学习在金融中的应用擅长工具:Python/R/MATLAB量化分析机器学习模型构建金融时间序列分析蒙特卡洛模拟风险度量模型金融论文指导内容:金融数据挖掘与处理量化策略开发与回测投资组合构建与优化金融风险评估模型期刊论文✅具体问题可以私信或查看文章底部二维码
- 基于深度学习的股票短期趋势预测模型设计与实现【附代码】
算法与数据
深度学习人工智能
,我们首先对股票的基本交易数据进行了清洗和预处理,包括去除异常值、填补缺失值等。同时,我们还挖掘了多个可能影响股票价格走势的因子,如成交量、市盈率、市净率等,并将这些因子作为特征加入到数据集中。通过特征工程,我们进一步扩展了数据集,提高了模型的输入质量。在模型构建方面,我们采用了LSTM网络来处理时间序列数据。LSTM网络具有记忆功能,能够捕捉数据中的长期依赖关系,这对于股票价格走势的预测至关重要
- Python+Spark地铁客流数据分析与预测系统 地铁大数据 地铁流量预测
qq_79856539
javaweb大数据pythonspark
本系统基于大数据设计并实现成都地铁客流量分析系统,使用网络爬虫爬取并收集成都地铁客流量数据,运用机器学习和时间序列分析等方法,对客流量数据进行预处理和特征选择,构建客流量预测模型,利用历史数据对模型进行训练和优化,实现客流量预测模型的部署和应用,通过系统界面展示预测结果。对预测模型进行评估和验证,并提出改进方案。设计步骤使用Python语言编写爬虫程序采集数据,并对原始数据集进行预处理;使用Pyt
- Python的那些事第二十八篇:数据分析与操作的利器Pandas
暮雨哀尘
Python的那些事信息可视化python开发语言pandas数据分析数据处理
Pandas:数据分析与操作的利器摘要Pandas是基于Python的开源数据分析库,广泛应用于数据科学、机器学习和商业智能等领域。它提供了高效的数据结构和丰富的分析工具,能够处理结构化数据、时间序列数据以及复杂的数据转换任务。本文从Pandas的基础概念入手,深入探讨其核心数据结构(Series和DataFrame),并结合实际案例,详细阐述数据导入导出、数据清洗、数据处理、分组聚合、数据可视化
- Vgg 改进:添加EMA注意力机制高效提升跨空间学习
听风吹等浪起
AI改进系列学习人工智能计算机视觉深度学习
目录1.EMAAttention模块2.vgg改进3.完整代码Tips:融入模块后的网络经过测试,可以直接使用,设置好输入和输出的图片维度即可1.EMAAttention模块EMA(ExponentialMovingAverage,指数移动平均)注意力机制是一种结合了指数移动平均和注意力机制的模型,旨在通过引入时间序列的平滑特性来增强注意力机制的效果。它常用于处理序列数据(如自然语言处理、时间序列
- Github 2025-01-09 Go开源项目日报 Top10
老孙正经胡说
githubgolang开源Github趋势分析开源项目PythonGolang
根据GithubTrendings的统计,今日(2025-01-09统计)共有10个项目上榜。根据开发语言中项目的数量,汇总情况如下:开发语言项目数量Go项目10TypeScript项目1Prometheus监控系统和时间序列数据库创建周期:4149天开发语言:Go协议类型:ApacheLicense2.0Star数量:52463个Fork数量:8709次关注人数:52463人贡献人数:357人O
- 使用 Pandas 在 Python 中对移动平均线交叉进行回测
云梦量化
pandaspython开发语言均值算法信息可视化策略模式android
使用Pandas在Python中对移动平均线交叉进行回测移动平均线交叉策略移动平均线交叉技术是一种非常著名的简单动量策略。它通常被认为是量化交易的“HelloWorld”示例。此处概述的策略仅适用于多头。创建两个单独的简单移动平均线过滤器,具有特定时间序列的不同回溯期。当较短的回溯移动平均线超过较长的回溯移动平均线时,就会出现购买资产的信号。如果较长的平均值随后超过较短的平均值,则资产将被卖回。当
- 深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现
代码编织匠人
python深度学习lstm
深度学习时间序列预测:LSTM算法构建PM2.5单变量模型及Python实现时间序列预测是指根据历史数据对未来的时间点进行预测,对于一些与时间相关的问题,例如气象、股票市场走势等,时间序列预测具有非常重要的应用价值。本文将介绍如何使用深度学习中的LSTM算法,构建针对空气质量(PM2.5)的时间序列单变量模型,并使用Python进行实现。数据准备首先,我们需要收集历史空气质量(PM2.5)数据,以
- DeepSeek-R1 技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方” ——附多阶段训练流程图与核心误区澄清...
雪停时偶遇一叶春
流程图
合集-人工智能(5)1.如何改进AI模型在特定环境中的知识检索2024-09-242.深度学习与统计学中的时间序列预测2024-10-033.《使用coze搭建一个会搜索、写ppt、思维导图的Agent》2024-10-294.深入浅出:Agent如何调用工具——从OpenAIFunctionCall到CrewAI框架01-145.DeepSeek-R1技术全景解析:从原理到实践的“炼金术配方”—
- Python 实现反转、合并链表有啥用?
python链表
大家好,我是V哥。使用Python实现反转链表、合并链表在开发中比较常见,我们先来看看各自的应用场景。先赞再看后评论,腰缠万贯财进门。反转链表比如,在处理时间序列数据时,有时需要将历史数据按照时间从近到远的顺序展示,如果数据是以链表形式存储的,通过反转链表可以高效地实现这一需求。再比如,判断一个链表是否为回文链表(即链表正序和逆序遍历的值相同)时,可以先反转链表的后半部分,然后与前半部分进行比较。
- 生态碳汇涡度相关监测与通量数据分析
岁月如歌,青春不败
生态遥感数据分析碳汇生态科学涡度通量大涡模拟MATLAB
1、以涡度通量塔的高频观测数据,基于MATLAB:2、涡度通量观测基本概况:观测技术方法、数据获取与预处理等3、涡度通量数据质量控制:通量数据异常值识别与剔除等4、涡度通量数据缺失插补:结合气象数据进行通量数据缺失插补等5、涡度通量数据组分拆分:计算生态系统呼吸和总初级生产力等6、涡度通量数据可视化分析:绘制不同通量组分数据的时间变化等7、涡度通量与气象数据相关性:时间序列相关分析、回归分析等8、
- 跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理
lilye66
信息可视化python开发语言pandas
跟我一起学Python数据处理(六十九):用Bokeh实现数据可视化及时间序列数据处理大家好!一直以来,我都希望能和各位小伙伴在Python数据处理的学习道路上并肩前行,共同进步。今天,咱们继续深入探索数据处理中的数据可视化环节,重点学习Bokeh库的使用以及时间相关数据的处理与展示。掌握这些知识,能让我们更高效地挖掘数据价值,把数据背后的故事清晰地呈现出来。话不多说,开启今天的学习之旅吧!一、B
- python 学习曲线函数_如何使用学习曲线来诊断你的LSTM模型的行为?(附代码)...
weixin_39576066
python学习曲线函数
LSTM是一种时间递归神经网络,适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟相对较长的重要事件。在自然语言处理、语言识别等一系列的应用上都取得了很好的效果。《LongShortTermMemoryNetworkswithPython》是澳大利亚机器学习专家JasonBrownlee的著作,里面详细介绍了LSTM模型的原理和使用。该书总共分为十四个章节,具体如下:第一章:什么是LSTMs?第二章:怎么样训练
- matlab 延迟算子,时间序列分析-----2---时间序列预处理
这块必被安排
matlab延迟算子
既然有了序列,那怎么拿来分析呢?时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。1、描述性时序分析通过直观的数据比较或绘图观测,寻找序列中蕴含的发展规律,这种分析方法就称为描述性时序分析。描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点,它通常是人们进行统计时序分析的第一步。2、统计时序分析(1)频域分析方法原理:假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动发展过程:1)早期的频
- 【转】时间序列分析——基于R,王燕
weixin_30780221
r语言
《时间序列分析——基于R》王燕,读书笔记笔记:一、检验:1、平稳性检验:图检验方法:时序图检验:该序列有明显的趋势性或周期性,则不是平稳序列自相关图检验:(acf函数)平稳序列具有短期相关性,即随着延迟期数k的增加,平稳序列的自相关系数ρ会很快地衰减向0(指数级衰减),反之非平稳序列衰减速度会比较慢构造检验统计量进行假设检验:单位根检验adfTest()——fUnitRoots包2、纯随机性检验、
- ARIMA差分自回归移动平均模型--时间序列预测
别团等shy哥发育
数据挖掘与机器学习回归python数据挖掘时间序列分析机器学习
ARIMA差分自回归移动平均模型1、ARIMA模型理论基础2、ARIMA建模步骤3、ARIMA建模实战3.1导入模块3.2加载数据3.3平稳性检验3.4单位根检验3.4白噪声检验3.5模型定阶3.6参数估计3.7模型的显著性检验3.8模型预测3.8模型拟合效果展示参考文献论文:文章:1、ARIMA模型理论基础 ARIMA是差分自回归移动平均模型的引文缩写,其中AR表示的是自回归模型,MA表示的是
- 时间序列分析之AR、MA、ARMA、ARIMA详解(5)
白马负金羁
机器学习之术协整cointegrationARIMA时间序列分析
在时间序列分析中最常使用的一系列模型:AR、MR、ARMA,一直到ARIMA,都源于乔治·博克斯和格威利姆·詹金斯等人的一系列工作(他们的有关成果后汇集成该领域的权威经典著作【1】)。乔治·博克斯被认为是二十世纪的一代统计学大师,他有一句广为人知的名言:所有的模型都是错误的,但有一些是有用的(“Allmodelsarewrong,butsomeareuseful”)。为了让统计模型发挥作用,深入理
- 绘制第一和第二主周期小波系数图
赵孝正
小波分析小波变换
目录1.小波变换的结果2.提取第一和第二主周期的系数示例代码(假设`wavelet_coeffs`为小波变换结果):3.绘制系数图示例代码:4.解释图形5.其他注意事项绘制径流演变的第一和第二主周期小波系数图的步骤可以分为以下几步:1.小波变换的结果首先,需要确认已经进行过小波变换,得到的结果应该包括每个时间序列的不同尺度的系数。一般来说,这些系数包含多个周期(也叫频率分量)的信息,其中,第一主周
- 小波变换系数计算实例_时间序列小波分析的操作步骤及实例分析
与何人说
小波变换系数计算实例
小波分析实例时间序列(TimeSeries)是地学研究中经常遇到的问题。在时间序列研究中,时域和频域是常用的两种基本形式。其中,时域分析具有时间定位能力,但无法得到关于时间序列变化的更多信息;频域分析(如Fourier变换)虽具有准确的频率定位功能,但仅适合平稳时间序列分析。河川径流是地理水文学研究中的一个重要变量,而多时间尺度是径流演化过程中存在的重要特征。所谓径流时间序列的多时间尺度是指:河川
- 预测股票走势的ai模型
roxxo
AI模型人工智能深度学习金融
AI股票走势预测模型用深度学习+时间序列分析来构建一个股票预测AI,基于历史数据预测未来走势。1.关键功能✅AI选股(基于财务数据+技术指标)✅股票走势预测(LSTM/Transformer)✅智能筛选高增长潜力股✅可视化分析2.关键技术数据来源:YahooFinance/AlphaVantage财务分析:PE、EPS、ROE、PB、成交量机器学习选股:随机森林/XGBoost深度学习预测:LST
- keras实现TCN网络层
谦虚且进步
深度学习预测keras人工智能深度学习
keras实现TCN网络层,keras3.0可用。fromkeras.layersimportLambda,Dense,Layer,Conv1DimporttensorflowastfclassTCNCell(Layer):"""sumary_line:Chinese:让输入的时间序列[bs,seql,dim]提升kernel_size倍的感受野English:Doublethereceptive
- Bengio新作Aaren:探索Transformer性能与RNN效率的融合
AI记忆
深度学习论文与相关应用transformerrnn深度学习AarenBengio
论文链接:https://arxiv.org/pdf/2405.13956一、摘要总结:本文提出了一种新的注意力机制,名为Aaren,它将注意力视为一种特殊的递归神经网络(RNN),能够高效地计算其多对一RNN输出。Aaren不仅能够并行训练,而且能够在推理时高效地更新新令牌,仅需要常数内存。实验表明,Aaren在四个流行的序列问题设置(强化学习、事件预测、时间序列分类和时间序列预测)的38个数据
- 当 LSTM 遇上 ARIMA!!
奋进小青
人工智能
大家好,我是小青ARIMA和LSTM是两种常用于时间序列预测的模型,各有优劣。ARIMA擅长捕捉线性关系,而LSTM擅长处理非线性和长时间依赖的关系。将ARIMA和LSTM融合,可以充分发挥它们各自的优势,构建更强大的时间序列预测模型。ARIMA算法ARIMA是一种经典的时间序列预测方法,适用于捕捉时间序列数据中的线性趋势和季节性模式。它通过整合自回归(AR)、差分(I)、移动平均(MA)三部分,
- 格拉姆角场(GAF)将一维序列转化为图像
开发小途
图像处理
格拉姆角场(GramianAngularField,GAF)是一种将一维时间序列数据转换为二维图像表示的有效方法。以下是关于格拉姆角场(GAF)的详细解释,包括其原理、步骤以及优势和应用:一、原理格拉姆角场通过将一维时间序列数据中的每个数据点视为向量空间中的一个点,并计算这些点之间夹角的余弦值,进而将这些余弦值映射到二维图像的像素上,从而生成能够反映时间序列动态和周期性特征的图像。二、步骤数据预处
- Datawhale数学建模导论课程第八章学习心得(I)一时间序列与投资模型
星.惜尘
数学建模
学习链接:Datawhale数学建模教程Descriptionhttps://datawhalechina.github.io/intro-mathmodel/#/CH8/%E7%AC%AC8%E7%AB%A0-%E6%97%B6%E9%97%B4%E5%BA%8F%E5%88%97?id=_811-%e6%97%b6%e9%97%b4%e5%ba%8f%e5%88%97%e7%9a%84%e5%
- Python中LSTM算法的实现与应用
昊叔Crescdim
本文还有配套的精品资源,点击获取简介:本教程详细介绍了如何在Python编程环境下实现LSTM算法。首先解释了LSTM的工作原理,重点在于其门结构如何有效解决传统RNN的梯度问题,并通过控制信息流动以学习长期依赖。接着,教程以Keras库为例,逐步演示了安装库、数据预处理、模型构建、编译、训练、评估和预测等步骤。深入讲解了在序列数据处理如自然语言和时间序列预测任务中的实际应用,并提供了实践案例,强
- 时间序列预测领域表现优秀的模型
zhangfeng1133
生成对抗网络python人工智能深度学习
根据搜索结果,以下是一些在时间序列预测领域表现优秀的模型:N-BEATS:由ElementAI提出的模型,基于集成前馈网络的深度堆栈,模拟拟合ARIMA模型时的Box-Jenkins方法。DeepAR:由Amazon提出的模型,使用自回归循环网络进行概率预测。Spacetimeformer:该模型将输入扁平化为一个大向量,称为时空序列,以包含时间、空间和上下文信息统一的嵌入。TemporalFus
- 时间序列分析 | Python实现时间序列不确定性建模
前程算法屋
时间序列分析(Python)不确定性建模python深度学习机器学习时间序列数据分析
时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模目录时间序列分析|Python实现时间序列不确定性建模基本介绍研究方法概率分布建模分位数回归学习总结基本介绍基础的时间序列预测任务的目标是给定历史序列,预测未来每个时间点的具体值。这种问题定义虽然简单直接,但是也面临着一些问题。在很多应用场景中,我们不仅希望能预测出未来的具体值,更希望能预测出未来取值不确定性,例如一个概率分布或者取值范围。在很多应
- N-Beats:一种用于时间序列预测的纯前馈神经网络模型
TIM老师
神经网络人工智能深度学习
介绍N-Beats(NeuralBasisExpansionAnalysisforInterpretableTimeSeriesForecasting)是一种基于纯前馈神经网络的时间序列预测模型,由BorisOreshkin等人在2019年提出。与传统的递归神经网络(如LSTM和GRU)不同,N-Beats通过堆叠多个简单的前馈块来生成预测,具有高度的可解释性和灵活性。工作原理模型架构N-Beat
- Pytorch学习之路(2)
AAAx1anyu
Pytorch学习之旅pytorch学习人工智能
(PS:请先阅读Pytorch学习之路(1)开篇注释)【因为我也是小菜鸟】Pytorch基础知识1.张量(1)简介0维张量——标量(数字)1维张量——向量2维张量——矩阵3维张量——时间序列数据股价文本数据单张彩色图片(RGB)4维张量——图像5维张量——视频张量的核心是一个数据容器(2)创建tensor1).随机初始化矩阵[torch.rand()]importtorchx=torch.rand
- github中多个平台共存
jackyrong
github
在个人电脑上,如何分别链接比如oschina,github等库呢,一般教程之列的,默认
ssh链接一个托管的而已,下面讲解如何放两个文件
1) 设置用户名和邮件地址
$ git config --global user.name "xx"
$ git config --global user.email "test@gmail.com"
- ip地址与整数的相互转换(javascript)
alxw4616
JavaScript
//IP转成整型
function ip2int(ip){
var num = 0;
ip = ip.split(".");
num = Number(ip[0]) * 256 * 256 * 256 + Number(ip[1]) * 256 * 256 + Number(ip[2]) * 256 + Number(ip[3]);
n
- 读书笔记-jquey+数据库+css
chengxuyuancsdn
htmljqueryoracle
1、grouping ,group by rollup, GROUP BY GROUPING SETS区别
2、$("#totalTable tbody>tr td:nth-child(" + i + ")").css({"width":tdWidth, "margin":"0px", &q
- javaSE javaEE javaME == API下载
Array_06
java
oracle下载各种API文档:
http://www.oracle.com/technetwork/java/embedded/javame/embed-me/documentation/javame-embedded-apis-2181154.html
JavaSE文档:
http://docs.oracle.com/javase/8/docs/api/
JavaEE文档:
ht
- shiro入门学习
cugfy
javaWeb框架
声明本文只适合初学者,本人也是刚接触而已,经过一段时间的研究小有收获,特来分享下希望和大家互相交流学习。
首先配置我们的web.xml代码如下,固定格式,记死就成
<filter>
<filter-name>shiroFilter</filter-name>
&nbs
- Array添加删除方法
357029540
js
刚才做项目前台删除数组的固定下标值时,删除得不是很完整,所以在网上查了下,发现一个不错的方法,也提供给需要的同学。
//给数组添加删除
Array.prototype.del = function(n){
- navigation bar 更改颜色
张亚雄
IO
今天郁闷了一下午,就因为objective-c默认语言是英文,我写的中文全是一些乱七八糟的样子,到不是乱码,但是,前两个自字是粗体,后两个字正常体,这可郁闷死我了,问了问大牛,人家告诉我说更改一下字体就好啦,比如改成黑体,哇塞,茅塞顿开。
翻书看,发现,书上有介绍怎么更改表格中文字字体的,代码如下
- unicode转换成中文
adminjun
unicode编码转换
在Java程序中总会出现\u6b22\u8fce\u63d0\u4ea4\u5fae\u535a\u641c\u7d22\u4f7f\u7528\u53cd\u9988\uff0c\u8bf7\u76f4\u63a5这个的字符,这是unicode编码,使用时有时候不会自动转换成中文就需要自己转换了使用下面的方法转换一下即可。
/**
* unicode 转换成 中文
- 一站式 Java Web 框架 firefly
aijuans
Java Web
Firefly是一个高性能一站式Web框架。 涵盖了web开发的主要技术栈。 包含Template engine、IOC、MVC framework、HTTP Server、Common tools、Log、Json parser等模块。
firefly-2.0_07修复了模版压缩对javascript单行注释的影响,并新增了自定义错误页面功能。
更新日志:
增加自定义系统错误页面功能
- 设计模式——单例模式
ayaoxinchao
设计模式
定义
Java中单例模式定义:“一个类有且仅有一个实例,并且自行实例化向整个系统提供。”
分析
从定义中可以看出单例的要点有三个:一是某个类只能有一个实例;二是必须自行创建这个实例;三是必须自行向系统提供这个实例。
&nb
- Javascript 多浏览器兼容性问题及解决方案
BigBird2012
JavaScript
不论是网站应用还是学习js,大家很注重ie与firefox等浏览器的兼容性问题,毕竟这两中浏览器是占了绝大多数。
一、document.formName.item(”itemName”) 问题
问题说明:IE下,可以使用 document.formName.item(”itemName”) 或 document.formName.elements ["elementName&quo
- JUnit-4.11使用报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing错误
bijian1013
junit4.11单元测试
下载了最新的JUnit版本,是4.11,结果尝试使用发现总是报java.lang.NoClassDefFoundError: org/hamcrest/SelfDescribing这样的错误,上网查了一下,一般的解决方案是,换一个低一点的版本就好了。还有人说,是缺少hamcrest的包。去官网看了一下,如下发现:
- [Zookeeper学习笔记之二]Zookeeper部署脚本
bit1129
zookeeper
Zookeeper伪分布式安装脚本(此脚本在一台机器上创建Zookeeper三个进程,即创建具有三个节点的Zookeeper集群。这个脚本和zookeeper的tar包放在同一个目录下,脚本中指定的名字是zookeeper的3.4.6版本,需要根据实际情况修改):
#!/bin/bash
#!!!Change the name!!!
#The zookeepe
- 【Spark八十】Spark RDD API二
bit1129
spark
coGroup
package spark.examples.rddapi
import org.apache.spark.{SparkConf, SparkContext}
import org.apache.spark.SparkContext._
object CoGroupTest_05 {
def main(args: Array[String]) {
v
- Linux中编译apache服务器modules文件夹缺少模块(.so)的问题
ronin47
modules
在modules目录中只有httpd.exp,那些so文件呢?
我尝试在fedora core 3中安装apache 2. 当我解压了apache 2.0.54后使用configure工具并且加入了 --enable-so 或者 --enable-modules=so (两个我都试过了)
去make并且make install了。我希望在/apache2/modules/目录里有各种模块,
- Java基础-克隆
BrokenDreams
java基础
Java中怎么拷贝一个对象呢?可以通过调用这个对象类型的构造器构造一个新对象,然后将要拷贝对象的属性设置到新对象里面。Java中也有另一种不通过构造器来拷贝对象的方式,这种方式称为
克隆。
Java提供了java.lang.
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-适配器模式-Adapter
bylijinnan
java设计模式
声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
package design.pattern;
/*
* 适配器模式解决的主要问题是,现有的方法接口与客户要求的方法接口不一致
* 可以这样想,我们要写这样一个类(Adapter):
* 1.这个类要符合客户的要求 ---> 那显然要
- HDR图像PS教程集锦&心得
cherishLC
PS
HDR是指高动态范围的图像,主要原理为提高图像的局部对比度。
软件有photomatix和nik hdr efex。
一、教程
叶明在知乎上的回答:
http://www.zhihu.com/question/27418267/answer/37317792
大意是修完后直方图最好是等值直方图,方法是HDR软件调一遍,再结合不透明度和蒙版细调。
二、心得
1、去除阴影部分的
- maven-3.3.3 mvn archetype 列表
crabdave
ArcheType
maven-3.3.3 mvn archetype 列表
可以参考最新的:http://repo1.maven.org/maven2/archetype-catalog.xml
[INFO] Scanning for projects...
[INFO]
- linux shell 中文件编码查看及转换方法
daizj
shell中文乱码vim文件编码
一、查看文件编码。
在打开文件的时候输入:set fileencoding
即可显示文件编码格式。
二、文件编码转换
1、在Vim中直接进行转换文件编码,比如将一个文件转换成utf-8格式
&
- MySQL--binlog日志恢复数据
dcj3sjt126com
binlog
恢复数据的重要命令如下 mysql> flush logs; 默认的日志是mysql-bin.000001,现在刷新了重新开启一个就多了一个mysql-bin.000002
- 数据库中数据表数据迁移方法
dcj3sjt126com
sql
刚开始想想好像挺麻烦的,后来找到一种方法了,就SQL中的 INSERT 语句,不过内容是现从另外的表中查出来的,其实就是 MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
下面看看如何使用
语法:MySQL中INSERT INTO SELECT的使用
1. 语法介绍
有三张表a、b、c,现在需要从表b
- Java反转字符串
dyy_gusi
java反转字符串
前几天看见一篇文章,说使用Java能用几种方式反转一个字符串。首先要明白什么叫反转字符串,就是将一个字符串到过来啦,比如"倒过来念的是小狗"反转过来就是”狗小是的念来过倒“。接下来就把自己能想到的所有方式记录下来了。
1、第一个念头就是直接使用String类的反转方法,对不起,这样是不行的,因为Stri
- UI设计中我们为什么需要设计动效
gcq511120594
UIlinux
随着国际大品牌苹果和谷歌的引领,最近越来越多的国内公司开始关注动效设计了,越来越多的团队已经意识到动效在产品用户体验中的重要性了,更多的UI设计师们也开始投身动效设计领域。
但是说到底,我们到底为什么需要动效设计?或者说我们到底需要什么样的动效?做动效设计也有段时间了,于是尝试用一些案例,从产品本身出发来说说我所思考的动效设计。
一、加强体验舒适度
嗯,就是让用户更加爽更加爽的用
- JBOSS服务部署端口冲突问题
HogwartsRow
java应用服务器jbossserverEJB3
服务端口冲突问题的解决方法,一般修改如下三个文件中的部分端口就可以了。
1、jboss5/server/default/conf/bindingservice.beans/META-INF/bindings-jboss-beans.xml
2、./server/default/deploy/jbossweb.sar/server.xml
3、.
- 第三章 Redis/SSDB+Twemproxy安装与使用
jinnianshilongnian
ssdbreidstwemproxy
目前对于互联网公司不使用Redis的很少,Redis不仅仅可以作为key-value缓存,而且提供了丰富的数据结果如set、list、map等,可以实现很多复杂的功能;但是Redis本身主要用作内存缓存,不适合做持久化存储,因此目前有如SSDB、ARDB等,还有如京东的JIMDB,它们都支持Redis协议,可以支持Redis客户端直接访问;而这些持久化存储大多数使用了如LevelDB、RocksD
- ZooKeeper原理及使用
liyonghui160com
ZooKeeper是Hadoop Ecosystem中非常重要的组件,它的主要功能是为分布式系统提供一致性协调(Coordination)服务,与之对应的Google的类似服务叫Chubby。今天这篇文章分为三个部分来介绍ZooKeeper,第一部分介绍ZooKeeper的基本原理,第二部分介绍ZooKeeper
- 程序员解决问题的60个策略
pda158
框架工作单元测试
根本的指导方针
1. 首先写代码的时候最好不要有缺陷。最好的修复方法就是让 bug 胎死腹中。
良好的单元测试
强制数据库约束
使用输入验证框架
避免未实现的“else”条件
在应用到主程序之前知道如何在孤立的情况下使用
日志
2. print 语句。往往额外输出个一两行将有助于隔离问题。
3. 切换至详细的日志记录。详细的日
- Create the Google Play Account
sillycat
Google
Create the Google Play Account
Having a Google account, pay 25$, then you get your google developer account.
References:
http://developer.android.com/distribute/googleplay/start.html
https://p
- JSP三大指令
vikingwei
jsp
JSP三大指令
一个jsp页面中,可以有0~N个指令的定义!
1. page --> 最复杂:<%@page language="java" info="xxx"...%>
* pageEncoding和contentType:
> pageEncoding:它